KETIK : Jurnal Informatika
Jurnal KETIK merupakan nama dari Jurnal Informatika yang dikelola Faatuatua Media Karya. Jurnal ini menerbit tuliasan ilmiah dalam bahasa indonesia tentang bidang pengetahuan Informatika. Artikel yang dipublikasi penerbit berasal dari para penulis dari peneliti, mahasiswa, dan dosen sehingga pertanggung jawabannya ada pada penulis. Terbitan pertama jurnal KETIK pada september 2023. Jurnal KETIK terbit enam (6) issue per volume yaitu September (Issue 01), November (Issue 02), Januari (Issue 03), Maret (Issue 04), Mei (Issue 05), Juli (Issue 06).
Articles
59 Documents
<![CDATA[Klasifikasi Motif Kain Tenun Sabu Raijua Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Citra ]]>
<![CDATA[Dabbo, Paulina]]>;
<![CDATA[Bisilisin, Franki Yusuf]]>
<![CDATA[ KETIK : Jurnal Informatika Vol. 1 No. 06 (2024): Juli ]]>
Publisher : <![CDATA[Faatuatua Media Karya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70404/ketik.v1i06.88
<![CDATA[Indonesia memiliki sekitar 360 suku bangsa yang tersebar di 17.508 pulau dengan budaya yang beragam. Salah satu suku adalah suku Sabu Raijua yang mendiami Pulau Sawu dan Pulau Raijua di Nusa Tenggara Timur. Suku Sabu Raijua memiliki ciri khas dalam bahasa, adat istiadat, dan kain tenun yang bermotif geometris, flora, dan fauna. Kain tenun Sabu Raijua tidak hanya sekadar pakaian adat, tetapi juga simbol kekayaan budaya dan kreativitas masyarakat setempat. Tetapi tidak semua masyarakat memiliki pemahaman mendalam tentang jenis motif kain tenun yang ada di Sabu Raiju. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem yang dapat melakukan klasifikasi jenis motif kain tenun Sabu Raijua. Dalam penelitian ini, dikembangkan suatu sistem yang dapat mengklasifikasi motif kain tenun Sabu Raijua menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Data yang digunakan yaitu 10 jenis citra kain tenun Sabu Raijua yang diambil dari masing-masing jenis sebanyak 10 sampel, sehingga totalnya terdapat 100 data citra kain tenun Sabu Raijua. Hasil pengujian menunjukkan akurasi yang baik, mencapai 90% dan akurasi keseluruhan sebesar 85%. Evaluasi ini menunjukkan bahwa model CNN mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan motif kain tenun Sabu Raijua.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Vigenere Cipher Pada Aplikasi Tabungan Siswa Berbasis Web ]]>
<![CDATA[Syahputra, Rian]]>
<![CDATA[ KETIK : Jurnal Informatika Vol. 1 No. 06 (2024): Juli ]]>
Publisher : <![CDATA[Faatuatua Media Karya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70404/ketik.v1i06.94
<![CDATA[Untuk memudahkan penyimpanan uang, saat ini bisa dilakukan dengan menggunakan tabungan dimana uang disimpan dan akan dicatat secara digital melalui aplikasi tabungan. Aplikasi ini memudahkan dalam dokumentasi bagi setiap siswa yang akan menabung berdasarkan jumlah uang yang disetor. Aplikasi tabungan memiliki celah dimana angka uang yang disetor bisa saja diretas dan diubah nilainya, maka dari itu diperlukan teknik pengamanan untuk mengamankan data yang disimpan. Salah satu teknik pengamana yang digunakan yaitu teknik kriptografi dengan metode Vigenere Cipher yang sering digunakan untuk mengamankan data. Dengan metode Vigenere Cipher, data yang tersimpan di database dapat diamankan karena data telah berubah menjadi karakter-karakter unik atau disebut ciphertext.]]>
<![CDATA[Perbaikan Citra Digital Menggunakan Metode Image Inpainting ]]>
<![CDATA[Sembiring, Abdul Sani]]>
<![CDATA[ KETIK : Jurnal Informatika Vol. 1 No. 06 (2024): Juli ]]>
Publisher : <![CDATA[Faatuatua Media Karya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70404/ketik.v1i06.97
<![CDATA[Perkembangan teknologi dan sistem informasi pada generasi sekarang ini perkembangannya cukup luas demi tujuan untuk mendukung kinerja manusia yang beraneka ragam. Salah satunya yang sudah menjadi kenyataan dan perkembangan teknologi seperti komputer saat ini yang mempunyai peranan penting dibidang multimedia. Perbaikan Citra Digital dibutuhkan oleh banyak pihak untuk membuat suatu citra lebih baik berdasarkan bentuk maupun warna. Dimana banyak noise pada citra digital yang perlu dibuang maupun diperbaiki. Dengan teknik memodifikasi citra dalam bentuk yang tidak terdeteksi, menggunakan Metode Image Inpainting dapat mengurangi bagian citra yang hilang atau rusak agar gambar dapat lebih terbaca dan mengembalikan keutuhannya.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Pemiliihan Karyawan Terbaik Pada Gamma Raya Seafood Menggunakan Kombinasi Metode ROC dan MOOSRA ]]>
<![CDATA[Panggabean, Wilmansya]]>
<![CDATA[ KETIK : Jurnal Informatika Vol. 1 No. 06 (2024): Juli ]]>
Publisher : <![CDATA[Faatuatua Media Karya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70404/ketik.v1i06.98
<![CDATA[Karyawan terbaik dan berkualitas merupakan aset perusahaan yang akan membuat perusahaan berkembang dengan pesat. Kinerja karyawan cukup berpengaruh dalam keuntungan yang didapat oleh suatu perusahaan tersebut. Oleh karena itu dibutuhkan sumber daya manusia yang mempunyai kompetensi dan loyalitas yang tinggi. Diperlukan usaha yang maksimal dalam meningkatkan kinerja karyawan. Salah satunya adalah memilih karyawan terbaik guna memaksimalkan kinerja karyawan agar meningkatkan kinerjanya. Adapun solusi terhadap permasalahan diatas yaitu dengan membangun suatu Sistem Pendukung Keputusan untuk membantu dalam pemilihan karyawan terbaik pada Gamma Raya Seafood. Metode yang dipilih untuk mendukung pemecahan masalah diatas adalah metode Moosra dan Roc yaitu dengan cara memberikan bobot pada tiap-tiap alternatif pilihan yang ada. Penelitian ini menghasilkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan yang dapat merekomendasikan pemberian pemilihan karyawan terbaik pada Gamma Raya Seafood menggunakan metode Moosra dan Roc. Dilakukan uji coba dengan memasukkan sampel data sebanyak 15 nama karyawan. Dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan dapat memberikan rekomendasi untuk pemilihan karyawan terbaik berdasarkan rangking, dari 15 nama pemilihan karyawan terbaik berdasarkan rangking terbesar yaitu : Berdasarkan pada hasil perangkingan diatas Rindi Astuti (A6), Edo Sitorus (A5), Reza Fahlevi (A1), Fahmi Irawan (A2) dan Sinta Anggraini (A8).]]>
<![CDATA[P Pengelompokan Minat Konsumen Pengguna Jasa Pengiriman pada CV. Lima Benua Nusa Indonesia Berdasarkan Algoritma K-Mean ]]>
<![CDATA[Zebua, Taronisokhi]]>;
<![CDATA[Zega, Hendra Jaya]]>;
<![CDATA[Halawa, Peber Epenetus]]>
<![CDATA[ KETIK : Jurnal Informatika Vol. 1 No. 06 (2024): Juli ]]>
Publisher : <![CDATA[Faatuatua Media Karya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70404/ketik.v1i06.100
<![CDATA[Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menemukan pengetahuan dalam suatu tumpukan data yang cukup besar dengan proses menggali dan menganalisa sejumlah data yang sangat besar dalam memperoleh sesuatu yang benar, baru dan bermanfaat adalah teknik data mining sehingga dapat ditemukan suatu corak atau pola dalam data tersebut pelayanan secara umum adalah setiap kegiatan yang diperuntukkan atau ditujukan untuk memberikan kepuasan kepada pelanggan, melalui pelayanan ini keinginan dan kebutuhan pelanggan dapat terpenuhi. Pelayanan adalah sebagai usaha melayani kebutuhan orang lain, sedangkan melayani yaitu membantu menyiapkan (membantu apa yang diperlukan seseorang). Pelayanan pada hakekat adalah konsep atau praktik memberikan bantuan atau kebaikan kepada orang lain. Secara umum, pelayanan melibatkan tindakan atau upaya untuk membantu, melayani, atau memenuhi kebutuhan orang lain dengan cara yang bertanggung jawab dan peduli. Proses pelayanan berlangsung secara rutin dan berkesinambungan meliputi seluruh kehidupan orang dalam masyarakat, proses pemenuhan kebutuhan melalui aktivitas orang lain termasuk juga CV. Lima Benua Nusa Indonesia merupakan perusahaan yang menawarkan pelayanan yang bergerak dalam bidang pengiriman dan logistik yang bermarkas di Medan, Indonesia. Algoritma K-Means merupakan Algoritma pengelompokan iteratif yang melakukan partisi set data ke dalam sejumlah K cluster yang sudah ditetapkan di awal]]>
<![CDATA[Analisa Perbandingan Algoritma Huffman Dan Algoritma Taboo Code Pada Kompresi File Teks ]]>
<![CDATA[Daeli, Ameliorasi]]>
<![CDATA[ KETIK : Jurnal Informatika Vol. 1 No. 04 (2024): Maret ]]>
Publisher : <![CDATA[Faatuatua Media Karya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70404/ketik.v1i04.62
<![CDATA[Perkembangan teknologi yang begitu pesat, Kompresi data sangat penting disebabkan pemanfaatan data dalam bentuk elektronik lebih cepat saat melakukan transmisi. Ukuran file yang besar menjadi masalah penting dalam proses pengolahan data, seperti membutuhkan banyak ruang penyimpanan dan membutuhkan waktu yang lama saat melakukan pertukaran data. Mengatasi masalah tersebut maka perlu diterapkan yang namanya teknik kompresi. Adapaun algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma huffman dan algoritma taboo code untuk mengkompresi file teks dan kemudian membandingkan kinerja kedua algoritma tersebut sesuai dengan parameter yang telah ditentukan. Setelah dilakukan implementasi dan pengujian sistem dapat diketahui bahwa taboo code memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma Huffman dalam mengkompresi file teks, dengan menggunakan metode perbandingan exponential algoritma taboo code dengan total nilai 10,678 sedangkan algoritma Huffman 12,017, algoritma taboo code lebih efektif diterapkan dalam mengkompresi file teks karena semakin kecil total nilai yang didapat maka semakin sedikit proses kompresi algoritma tersebut.]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Sattolo Shuffle Pada Memory Matching Game ]]>
<![CDATA[Nasution, Surya Darma]]>
<![CDATA[ KETIK : Jurnal Informatika Vol. 2 No. 03 (2025): Januari ]]>
Publisher : <![CDATA[Faatuatua Media Karya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70404/ketik.v2i03.129
<![CDATA[Permainan seperti Memory Matching Game telah menjadi salah satu media hiburan yang populer sekaligus alat untuk meningkatkan kemampuan kognitif, konsentrasi, dan daya ingat pemain. Salah satu tantangan dalam pengembangan permainan ini adalah menciptakan mekanisme pengacakan kartu yang optimal untuk memastikan pengalaman bermain yang dinamis dan tidak monoton. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Sattolo Shuffle pada permainan Memory Matching Game sebagai metode pengacakan kartu, sekaligus mengevaluasi efektivitasnya. Algoritma Sattolo Shuffle menghasilkan permutasi siklis, memastikan setiap elemen berpindah posisi tanpa kembali ke tempat asalnya. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma ini mampu menghasilkan urutan kartu yang benar-benar acak tanpa pola berulang, menjaga tingkat kesulitan permainan dan mengurangi kemungkinan pemain menghafal pola tertentu. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma ini sederhana, efisien, dan mampu meningkatkan tantangan serta daya tarik permainan. Kebaruan penelitian ini terletak pada penerapan algoritma Sattolo Shuffle dalam konteks Memory Matching Game, yang belum banyak dikaji sebelumnya. Dengan hasil yang diperoleh, penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan permainan digital berbasis algoritma pengacakan, sekaligus membuka peluang eksplorasi lebih lanjut untuk aplikasi lain yang memerlukan pengacakan data secara optimal.]]>
<![CDATA[Algoritma Linear Regresi Untuk Prediksi Ketimpangan Pendapatan Berdasarkan Gini Ratio Di Provinsi Gorontalo ]]>
<![CDATA[Husdi]]>;
<![CDATA[Kamaruddin, Andi]]>
<![CDATA[ KETIK : Jurnal Informatika Vol. 2 No. 03 (2025): Januari ]]>
Publisher : <![CDATA[Faatuatua Media Karya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70404/ketik.v2i03.130
<![CDATA[Ketimpangan pendapatan antar kelompok dapat diukur dengan menggunakan Indeks Gini (Gini Ratio). Indeks Gini dapat bernilai antara 0 hingga 1, dimana semakin kecil/ semakin angka indeks mendekati 0 berarti pendapatan antar kelompok semakin kecil (pemerataan sempurna), sedangkan semakin besar angka indeks/semakin angka indeks mendekati 1 berarti semakin tinggi disparitas pendapatan penduduk di wilayah tersebt. Dalam kurun waktu 5 tahun terakhir, angka indeks gini di Provinsi Gorontalo cenderung stabil pada angka 0,406–0,418. Indeks Gini sempat meningkat pada tahun 2022 namun kembali menurun di tahun 2023 pada angka 0,417. Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana cara mengetahui (Gini Ratio) di Provinsi Gorontalo untuk tahun Berikutnya. Penelitian ini menggunakan metode penelitian jenis experimen dengan Subjek penelitian ini adalah prediksi Ketimpangan Pendapatan Antar Kelompok Di Provinsi Gorontalo. Metode Regresi Linear Sederhaan dapat digunakan untuk memprediksi Ketimpangan Pendapatan Berdasarkan Gini Rasio Antar Kelompok Di Provinsi Gorontalo secara tepat dan akurat, hal ini berdasrkan dari hasil pengujian dan mendapatkan nilai MAPE 0,83 % dengan interpretase mape kategori Sangat tepat/ kemampuan peramalan Sangat baik]]>
<![CDATA[Penerapan Keputusan Pembelian Pada Media E-Commerce Untuk Melihat Segmentasi Pasar Produk Pakaian Wanita di Indonesia Tahun 2024 ]]>
<![CDATA[Ginting, Hendro Sutomo]]>;
<![CDATA[Mutiha Aristo Ravel]]>;
<![CDATA[Tondang, Sry Novita]]>
<![CDATA[ KETIK : Jurnal Informatika Vol. 2 No. 03 (2025): Januari ]]>
Publisher : <![CDATA[Faatuatua Media Karya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70404/ketik.v2i03.145
<![CDATA[Indonesia menjadi salah satu negara yang teknologi digitalnya tumbuh pesat saat ini. Salah satu alasannya disebabkan para pelaku usaha yang kian memanfaatkan teknologi untuk memasarkan dan menjual produknya. E-commerce menjadi media yang saat ini paling digemari dikalangan masyarakat Indonesia guna menerapkan keputusan pembelian khususnya pada segmentasi pasar produk pakaian wanita. Dengan meningkatnya keputusan pembelian pada produk tertentu jelas akan memudahkan pengusaha melihat segmentasi pasar yang menarik perhatian konsumen khususnya pada produk pakaian wanita. Jenis penelitian ini adalah penelitian asosiatif dan populasi dalam penelitian ini adalah konsumen yang pernah melakukan pembelian pakaian wanita di e-commerce selama Tahun 2024. Dalam penelitian ini terdapat jumlah sampel sebanyak 165 responden dengan metode penarikan sampel yang digunakan adalah accidental sampling. Analisis data dilakukan melalui PLS-SEM dengan menggunakan program SmartPLS 3.0. Hasil penelitian menunjukkan bahwa segmentasi pasar terbesar yakni 53,81% konsumen yang usianya rata-rata 8-40 tahun dimana usia ini ialah usia yang masih aktif dan paham betul terkait e-commerce. Hal ini juga menunjukan keefektifan pengusaha jika ingin menjual produk pakaian wanita secara online.]]>
<![CDATA[Rancang Bangun SMART Gardenig Tanaman menggunakan Blynk berbasis IoT ]]>
<![CDATA[Laday, Ravie Kurnia]]>;
<![CDATA[Prasetiana, Joko]]>;
<![CDATA[Saputra, Damar Dwi]]>;
<![CDATA[Achmad, Yunita Fauzia]]>
<![CDATA[ KETIK : Jurnal Informatika Vol. 2 No. 03 (2025): Januari ]]>
Publisher : <![CDATA[Faatuatua Media Karya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.70404/ketik.v2i03.146
<![CDATA[Perkembangan teknologi yang semakin pesat khususnya di bidang pertanian, sehingga memudahkan berbagai aktivitas manusia sebagai alat untuk membantu melakukan pekerjaan. Salah satunya mendukung aktivitas budidaya tanaman cabai. Tujuan dari penelitian ini untuk merancang dan mengimplementasikan sistem Smart Gardening menggunakan platform Blynk berbasis IoT (Internet of Things) untuk pemantauan dan perawatan tanaman cabai. Penelitian ini dilakukan dengan memanfaatkan metode observasi, wawancara, dan studi pustaka untuk memahami kebutuhan dan solusi yang dibutuhkan oleh pemilik tanaman cabai. Pengembangan sistem dilakukan dengan menerapkan metode Agile Development, yang melibatkan tahapan timebox planning, design, coding, dan pengujian. Sistem yang dirancang dapat memantau kelembaban tanah secara real-time menggunakan sensor kelembaban tanah. Apabila nilai kelembaban tanah melebihi atau kurang dari ambang batas yang ditentukan, sistem akan mengaktifkan atau mematikan pompa irigasi secara otomatis. Terdapat dua mode operasi, yaitu mode manual dan otomatis, yang memungkinkan pengguna untuk mengontrol sistem secara fleksibel sesuai kebutuhan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi sistem Smart Gardening ini dapat memberikan solusi yang efisien dalam pemantauan dan perawatan tanaman cabai.]]>
